論文の概要: A Strategy Optimized Pix2pix Approach for SAR-to-Optical Image Translation Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13042v1
• Date: Mon, 27 Jun 2022 04:41:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-29 03:19:37.033638
• Title: A Strategy Optimized Pix2pix Approach for SAR-to-Optical Image Translation Task
• Title（参考訳）: SAR-to-Optical画像変換タスクにおけるPix2pix手法の最適化
• Authors: Fujian Cheng, Yashu Kang, Chunlei Chen, Kezhao Jiang
• Abstract要約: 最先端フレームワークTGCNN(Time Gated Convolutional Neural Network) TGCNNは、作物分類問題に対する時間情報とゲーティング機構を利用する。 この地球観測時系列分類作業において,TGCNNが有利であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9176056742068814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presented a state-of-the-art framework, Time Gated Convolutional Neural Network (TGCNN) that takes advantage of temporal information and gating mechanisms for the crop classification problem. Besides, several vegetation indices were constructed to expand dimensions of input data to take advantage of spectral information. Both spatial (channel-wise) and temporal (step-wise) correlation are considered in TGCNN. Specifically, our preliminary analysis indicates that step-wise information is of greater importance in this data set. Lastly, the gating mechanism helps capture high-order relationship. Our TGCNN solution achieves $0.973$ F1 score, $0.977$ AUC ROC and $0.948$ IoU, respectively. In addition, it outperforms three other benchmarks in different local tasks (Kenya, Brazil and Togo). Overall, our experiments demonstrate that TGCNN is advantageous in this earth observation time series classification task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列情報とゲーティング機構を活用し,作物分類問題に対する最先端の枠組みであるtgcnn(time gated convolutional neural network)を提案する。 さらに、入力データの次元を拡大してスペクトル情報を活用するために、いくつかの植生指標を構築した。 tgcnnでは、空間的(チャネル的)と時間的(ステップ的)の相関が考慮される。 具体的には,このデータセットにおいてステップワイズ情報がより重要であることを示す予備分析を行った。 最後に、ゲーティング機構は高次関係を捉えるのに役立つ。 我々のTGCNNソリューションは、それぞれ0.973$F1スコア、0.977$AUC ROC、0.948$IoUを得る。 さらに、別のローカルタスク(ケニア、ブラジル、トーゴ)で他の3つのベンチマークを上回っている。 この地球観測時系列分類作業において,TGCNNが有利であることを示す実験を行った。

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